| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 文献分类 | 第13-15页 |
| 1.2.2 文献分析 | 第15页 |
| 1.3 本文主要工作及研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 相关工作及研究理论基础 | 第18-29页 |
| 2.1 经典路径优化算法 | 第18-21页 |
| 2.1.1 Dijkstra算法 | 第18-19页 |
| 2.1.2 Floyd算法 | 第19-20页 |
| 2.1.3 A*算法 | 第20-21页 |
| 2.2 蚁群算法 | 第21-28页 |
| 2.2.1 蚁群算法核心概念 | 第21-22页 |
| 2.2.2 蚁群算法原理示例 | 第22-23页 |
| 2.2.3 蚁群算法基本模型及其实现 | 第23-26页 |
| 2.2.4 蚁群算法优缺点分析 | 第26页 |
| 2.2.5 蚁群算法的经典改进 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于经典蚁群算法的路径诱导模型 | 第29-44页 |
| 3.1 公式算子设计方法及正确性证明 | 第29-30页 |
| 3.2 模型模块分解 | 第30-41页 |
| 3.2.1 地图数据信息化 | 第30-33页 |
| 3.2.2 路径优秀度判定方法 | 第33-34页 |
| 3.2.3 蚂蚁选择下一个路段的规则 | 第34-37页 |
| 3.2.4 禁忌表 | 第37-38页 |
| 3.2.5 废弃表与废弃路段 | 第38-39页 |
| 3.2.6 信息素控制机制 | 第39-41页 |
| 3.3 模型算法流程 | 第41-42页 |
| 3.4 基于优化排序蚁群算法改进信息素控制机制模块 | 第42-43页 |
| 3.4.1 改进切入点 | 第42页 |
| 3.4.2 改进策略 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于路径诱导折线蚁群算法的路径诱导模型 | 第44-58页 |
| 4.1 改进切入点 | 第44-46页 |
| 4.2 改进策略 | 第46-49页 |
| 4.2.1 路径诱导折线 | 第46-47页 |
| 4.2.2 虚拟路段 | 第47-49页 |
| 4.3 算法流程 | 第49-50页 |
| 4.4 建立蚁群内蚂蚁间的沟通机制 | 第50-57页 |
| 4.4.1 路径诱导折线存在的问题 | 第50-51页 |
| 4.4.2 终点启发式信息值 | 第51-54页 |
| 4.4.3 起点最优路径 | 第54-55页 |
| 4.4.4 起点最优路径的改进 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第58-68页 |
| 5.1 实验环境概述 | 第58-59页 |
| 5.2 路网数据采集及模拟 | 第59-63页 |
| 5.2.1 沈阳市皇姑区路网数据采集 | 第59-62页 |
| 5.2.2 扩展真实数据模拟大规模路网 | 第62-63页 |
| 5.3 测试需求 | 第63页 |
| 5.4 实验及结果分析 | 第63-67页 |
| 5.4.1 小规模路网数据下的实验及结果分析 | 第63-65页 |
| 5.4.2 大规模路网数据下的实验及结果分析 | 第65-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68页 |
| 6.2 展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第74页 |